一种新能源储能锂电池控制系统及控制方法与流程

本发明涉及储能锂电池领域，尤其涉及一种新能源储能锂电池控制系统及控制方法。

背景技术：

1、伴随清洁能源发电规模的快速增长及储能技术的飞速发展，锂离子电池储能系统将成为推动清洁能源发展的重大关键技术，而在电价高的时候使用储能锂电池的放电来补充电网，在电价低的时候从电网充电给储能锂电池的过程可以大大节省充电成本。

2、目前，国内外关于新能源储能锂电池控制电极方面已有广泛的研究，一般依赖于电压与电流来控制充放电，例如专利公开号：cn102916456b，公开日：2015年11月18，发明创造名称为：一种锂电池充放电管理系统及方法，该申请案公开了一种所述锂电池为单节锂电池，所述系统包括：锂电池充放电管理模块，用于根据监测的锂电池和外部充电电源的电压值，启动锂电池进行充电或放电，具体为：监测外部充电电源的电压，并判断外部充电电源是否供电正常，设外部充电电源正常电压为5v；当判断结果为所述外部充电电源供电异常时，即监测到外部充电电源电压不为5v时，启动锂电池进行放电；当判断结果为所述外部充电电源供电正常时，即监测到外部充电电源电压为5v时，根据监测的锂电池电压，再判断锂电池是否处于充满电状态，即监测判断锂电池的电压是否等于其最大电压值，若否，锂电池处于未充满电状态，若是，锂电池处于充满电状态；当判断结果为所述锂电池处于未充满电状态时，则根据预先设置的锂电池充电曲线，启动外部充电电源对锂电池进行充电：若监测到锂电池电压处于完全放空的状态，则对锂电池进行先预充、再恒流充、当电池电压充电达到4.2v时，再进行恒压充电，最后进行涓流充电，直至充电电流为0a左右，充电完成，断开充电回路；当判断结果为所述锂电池处于充满电状态下，若监测到锂电池电压低于锂电池充电电压门限时，重新启动锂电池充电过程；锂电池电压过放保护模块，用于监测锂电池放电电压大小，当锂电池放电电压低于锂电池的最低放电电压门限时，断开放电回路，直到锂电池放电电压高于锂电池的最低放电电压门限为止；锂电池放电过流保护模块，用于监测锂电池放电电流大小，当锂电池放电电流超出锂电池最大放电电流门限时，断开放电回路，直到锂电池放电电流低于锂电池最大放电电流门限为止；升压模块，用于在经过所述锂电池电压过放保护模块的电压过放保护和所述锂电池放电过流保护模块的放电过流保护后，对经过所述锂电池充放电管理模块的输出电压进行升压稳压，以使输出电压达到应用系统要求的电压值；其中，所述锂电池充放电管理模块的输入端接外部充电电源，第一输出端接锂电池，所述锂电池充放电管理模块的第二输出端、锂电池电压过放保护模块、锂电池放电过流保护模块依次相连；所述升压模块输入端接所述锂电池放电过流保护模块，输出端外接应用系统。

3、上述申请案需要通过电压与电流来控制充电回路与放电回路，这需要预先设置好电流门限与电压门限，然而，不同电池的充放电状态、电池容量及电池老化程度等，所需要设置的电流门限与电压门限需要适应性变化，那么仅通过设置的电流门限与电压门限来控制充放电的过程并未考虑到不同电池的特性，这导致电流门限与电压门限对于不同充放电状态、电池容量及电池老化程度下的电池的充放电控制的适应性不足。

4、因此，亟待一种解决方案可以提高对于不同充放电状态、电池容量及电池老化程度下的电池的充放电控制的适应性。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供了一种新能源储能锂电池控制系统及控制方法，可以提高对于不同充放电状态、电池容量及电池老化程度下的电池的充放电控制的适应性。

2、第一方面，本发明提供了一种新能源储能锂电池控制系统，包括：

3、记录分割模块，用于采集储能锂电池的历史充放电记录，按照所述历史充放电记录中的时间顺序，计算所述历史充放电记录中每个充放电记录的充放电时长，利用所述充放电时长分割所述历史充放电记录，得到分割充放电记录；

4、电量分析模块，用于利用所述分割充放电记录计算所述储能锂电池的第一剩余电量，定位所述储能锂电池的周边充电站，基于所述储能锂电池与所述周边充电站之间的行驶距离，分析所述储能锂电池到达所述周边充电站时的第二剩余电量；

5、老化测试模块，用于识别所述储能锂电池的装配场景，基于所述储能锂电池到达所述周边充电站的行驶时长，分析所述分割充放电记录在所述装配场景下对应的规划充放电记录，并测试所述储能锂电池的老化程度；

6、动作构建模块，用于将所述分割充放电记录与所述规划充放电记录作为所述储能锂电池的充放电状态序列，将所述第一剩余电量与所述第二剩余电量作为所述储能锂电池的剩余电量序列，将所述老化程度作为所述储能锂电池的老化程度序列，利用所述充放电状态序列、所述剩余电量序列及所述老化程度序列构建所述储能锂电池的状态空间，并构建所述储能锂电池的动作空间；

7、函数优化模块，用于基于所述状态空间与所述动作空间，计算所述储能锂电池的动作价值函数，根据所述状态空间，计算所述储能锂电池的状态价值函数，利用所述动作价值函数与所述状态价值函数决策所述储能锂电池的充放电动作，利用所述充放电动作分别对所述动作价值函数与所述状态价值函数进行参数优化，得到优化动作价值函数与优化状态价值函数；

8、充放电控制模块，用于根据所述优化动作价值函数与所述优化状态价值函数，利用所述状态空间与所述动作空间对所述储能锂电池进行充放电控制，得到所述储能锂电池的充放电控制结果。

9、在第一方面的一种可能实现方式中，所述利用所述充放电时长分割所述历史充放电记录，得到分割充放电记录，包括：

10、查询所述充放电时长中最短充放电时长在所述历史充放电记录中对应的记录位置；

11、从所述记录位置开始，按照所述最短充放电时长的间隔分割所述历史充放电记录，得到初始的分割充放电记录；

12、判断所述初始的分割充放电记录中是否存在单个持续时长内包含两种状态；

13、在所述初始的分割充放电记录中存在单个持续时长内包含两种状态时，按照所述单个持续时长内所述两种状态之间的时间界限，分割所述单个持续时长，得到分割充电时长与分割放电时长；

14、根据所述分割充电时长与所述分割放电时长，利用下述公式计算所述历史充放电记录的分割间隔：

15、

16、其中，p表示所述分割间隔，k表示包含两种状态的单个持续时长的序号，k表示包含两种状态的单个持续时长的总数，表示第k个包含两种状态的单个持续时长中的分割充电时长i的长度，表示第k个包含两种状态的单个持续时长中的分割放电时长j的长度，n表示按照分割间隔p将k个分割充电时长分割后的时长数目，m按照分割间隔p将k个分割放电时长分割后的时长数目；

17、按照所述分割间隔分割所述历史充放电记录，得到分割充放电记录。

18、在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述储能锂电池与所述周边充电站之间的行驶距离，分析所述储能锂电池到达所述周边充电站时的第二剩余电量，包括：

19、查询所述储能锂电池在历史行驶过程中的剩余电量序列；

20、计算所述剩余电量序列中相邻时刻的剩余电量之间的电量下降值；

21、计算所述电量下降值的均值，并计算所述剩余电量序列中相邻时刻之间的时刻差值；

22、利用所述行驶距离与所述储能锂电池的行驶速度计算所述储能锂电池的行驶时长；

23、计算所述行驶时长内所述时刻差值的数目，得到差值数目；

24、计算所述电量下降值的均值与所述差值数目之间的均值-数目乘积；

25、将所述储能锂电池在所述第一剩余电量中对应的目标剩余电量与所述均值-数目乘积之间的差值作为所述第二剩余电量。

26、在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述储能锂电池到达所述周边充电站的行驶时长，分析所述分割充放电记录在所述装配场景下对应的规划充放电记录，包括：

27、获取所述装配场景下的用电电器与充电电源；

28、从所述分割充放电记录中查询所述用电电器的用电总量；

29、利用所述用电总量计算所述用电电器的用电需求；

30、将所述用电需求作为所述储能锂电池的放电量；

31、分析所述充电电源的充电能力；

32、将所述充电能力作为所述储能锂电池的充电量；

33、获取所述分割充放电记录中的历史充放电状态；

34、根据所述历史充放电状态，利用下述公式计算所述储能锂电池在所述行驶时长内的规划充放电状态：

35、ft＝σ(wf[ht-1,xt]+bf)

36、it＝σ(wi[ht-1,xt]+bi)

37、

38、ot＝σ(wo[ht-1,xt]+bo)

39、

40、ht＝ot*tanh(ct)

41、其中，ht表示所述规划充放电状态，ft表示遗忘门的输出，it表示输入门的输出，表示记忆门输出的候选记忆细胞，ot表示输出门的输出，wf表示遗忘门的权重，ht-1表示上一时刻的充放电状态，xt表示所述历史充放电状态，bf表示遗忘门的偏置，wi表示输入门的权重，bi表示输入门的偏置，wc表示记忆门的权重，bc表示记忆门的偏置，wo表示输出门的权重，bo表示输出门的偏置，ct-1表示上一时刻的记忆状态；

42、在所述规划充放电状态中随机加入所述放电量与所述充电量，得到所述规划充放电记录。

43、在第一方面的一种可能实现方式中，所述测试所述储能锂电池的老化程度，包括：采集所述分割充放电记录与所述规划充放电记录下所述储能锂电池的温度数据与电压数据；根据所述温度数据与所述电压数据，利用下述公式计算所述储能锂电池的老化程度：

44、

45、其中，d表示老化程度，t表示温度数据，v表示电压数据。

46、在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述状态空间与所述动作空间，计算所述储能锂电池的动作价值函数，包括：

47、基于所述状态空间与所述动作空间，利用下述公式计算所述储能锂电池进行更新后的动作价值函数：

48、

49、其中，q0(s,a,w)表示更新的s状态与a动作对应的所述储能锂电池进行更新后的动作价值函数，s表示状态空间中的当前状态，a表示在当前状态下采取的动作空间中的动作，α表示状态转移概率，q(s,a,w)表示s状态与a动作对应的进行更新前的动作价值函数，r表示将s状态转换为s'状态且将a动作转换为a'动作时q(s',a')与v(s')之间的差值，γ表示介于0和1之间的常数，s'表示s状态的下一步状态，a'表示在s'状态下采取的a动作的下一步动作，q(s',a',w)＝q(s',a')，q9s',a',w)表示s'状态与a'动作对应的更新后的动作价值函数，w表示权重参数；

50、将所述储能锂电池进行更新后的动作价值函数作为所述储能锂电池的动作价值函数。

51、在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述状态空间，计算所述储能锂电池的状态价值函数，包括：

52、根据所述状态空间，利用下述公式计算所述储能锂电池进行更新后的状态价值函数：

53、v0(s)＝(1-α)*v(s)+α*(r+γ*v(s'))

54、其中，v0(s)表示s状态对应的所述储能锂电池进行更新后的状态价值函数，v(s)表示s状态对应的所述储能锂电池进行更新前的状态价值函数，r表示将s状态转换为s'状态且将a动作转换为a'动作时q(s',a')与v(s')之间的差值，γ表示介于0和1之间的常数，v(s')表示s'状态对应的状态价值函数，α表示状态转移概率；

55、将所述储能锂电池进行更新后的状态价值函数作为所述储能锂电池的状态价值函数。

56、在第一方面的一种可能实现方式中，所述利用所述动作价值函数与所述状态价值函数决策所述储能锂电池的充放电动作，包括：

57、计算所述动作价值函数与所述状态价值函数之间的函数差值；

58、在所述函数差值最大时，从所述函数差值对应的动作价值函数与状态价值函数中决策所述储能锂电池的充放电动作。

59、在第一方面的一种可能实现方式中，所述利用所述充放电动作分别对所述动作价值函数与所述状态价值函数进行参数优化，得到优化动作价值函数与优化状态价值函数，包括：

60、根据所述充放电动作确定所述动作价值函数与所述状态价值函数中的目标状态与目标动作；

61、根据所述目标状态与所述目标动作，利用下述公式对所述动作价值函数中的权重参数进行参数更新，得到更新权重参数：

62、

63、其中，w'表示更新权重参数，w表示权重参数，表示从q0(s,a,w)的a动作中选取的符合所述目标动作且从q(s',a',w)的s'状态中选取的符合所述目标状态的动作价值函数，s表示状态空间中的当前状态，a表示在当前状态下采取的动作空间中的动作，α表示状态转移概率，表示对应的实际的动作价值函数，r表示将s状态转换为s'状态且将a动作转换为a'动作时q(s',a')与v(s')之间的差值，γ表示介于0和1之间的常数，s'表示s状态的下一步状态，a'表示在s'状态下采取的a动作的下一步动作，q(s',a',w)＝q(s',a')，q(s',a',w)表示s'状态与a'动作对应的更新后的动作价值函数，loss表示与之间的损失；

64、根据所述目标状态，利用下述公式对所述动作价值函数与所述状态价值函数中的常数参数进行参数更新，得到更新常数参数：

65、

66、

67、其中，γ'表示更新常数参数，α表示状态转移概率，γ表示介于0和1之间的常数，loss'表示与之间、与之间的损失，表示从v0(s)的s状态中选取的符合所述目标状态的状态价值函数，表示v0(s)对应的实际的状态价值函数，r表示将s状态转换为s'状态且将a动作转换为a'动作时q(s',a')与v(s')之间的差值；

68、利用所述更新权重参数与所述更新常数参数完成对所述动作价值函数与所述状态价值函数的参数优化，得到优化动作价值函数与优化状态价值函数。

69、第二方面，本发明提供了一种新能源储能锂电池控制方法，所述方法包括：

70、采集储能锂电池的历史充放电记录，按照所述历史充放电记录中的时间顺序，计算所述历史充放电记录中每个充放电记录的充放电时长，利用所述充放电时长分割所述历史充放电记录，得到分割充放电记录；

71、利用所述分割充放电记录计算所述储能锂电池的第一剩余电量，定位所述储能锂电池的周边充电站，基于所述储能锂电池与所述周边充电站之间的行驶距离，分析所述储能锂电池到达所述周边充电站时的第二剩余电量；

72、识别所述储能锂电池的装配场景，基于所述储能锂电池到达所述周边充电站的行驶时长，分析所述分割充放电记录在所述装配场景下对应的规划充放电记录，并测试所述储能锂电池的老化程度；

73、将所述分割充放电记录与所述规划充放电记录作为所述储能锂电池的充放电状态序列，将所述第一剩余电量与所述第二剩余电量作为所述储能锂电池的剩余电量序列，将所述老化程度作为所述储能锂电池的老化程度序列，利用所述充放电状态序列、所述剩余电量序列及所述老化程度序列构建所述储能锂电池的状态空间，并构建所述储能锂电池的动作空间；

74、基于所述状态空间与所述动作空间，计算所述储能锂电池的动作价值函数，根据所述状态空间，计算所述储能锂电池的状态价值函数，利用所述动作价值函数与所述状态价值函数决策所述储能锂电池的充放电动作，利用所述充放电动作分别对所述动作价值函数与所述状态价值函数进行参数优化，得到优化动作价值函数与优化状态价值函数；

75、根据所述优化动作价值函数与所述优化状态价值函数，利用所述状态空间与所述动作空间对所述储能锂电池进行充放电控制，得到所述储能锂电池的充放电控制结果。

76、与现有技术相比，本方案的技术原理及有益效果在于：

77、本发明实施例通过利用所述充放电时长分割所述历史充放电记录，以用于保证每个固定间隔的时长内仅存在一种充放电状态，并且将所述分割充放电记录作为后续决策下一步的充放电动作的依据，本发明实施例通过利用所述分割充放电记录计算所述储能锂电池的第一剩余电量，以用于计算所述储能锂电池在历史时间中的剩余电量，进一步地，本发明实施例通过基于所述储能锂电池与所述周边充电站之间的行驶距离，分析所述储能锂电池到达所述周边充电站时的第二剩余电量，以用于在储能锂电池抵达周边充电站可以进行充放电之前，分析储能锂电池相比于第一剩余电量发生的变化，从而为储能锂电池抵达周边充电站可以进行充放电作准备，进一步地，本发明实施例通过基于所述储能锂电池到达所述周边充电站的行驶时长，分析所述分割充放电记录在所述装配场景下对应的规划充放电记录，以用于利用神经网络模型分析所述分割充放电记录在规划时间内的变化，进一步地，本发明实施例通过测试所述储能锂电池的老化程度，以用于将所述老化程度作为后续决策下一步的充放电动作的依据，本发明实施例通过基于所述状态空间与所述动作空间，计算所述储能锂电池的动作价值函数，以用于计算所述储能锂电池在某个状态下执行下一步的某个动作的长期回报的期望值，进一步地，本发明实施例通过根据所述状态空间，计算所述储能锂电池的状态价值函数，以用于计算所述储能锂电池在某个状态下执行下一步的任意动作的长期回报的期望值，进一步地，本发明实施例通过利用所述动作价值函数与所述状态价值函数决策所述储能锂电池的充放电动作，以用于利用所述动作价值函数与所述状态价值函数的差值来判断执行某个动作的长期回报的大小，并将所述长期回报的大小作为执行下一步动作正确与否的判断标准，进一步地，本发明实施例通过利用所述充放电动作分别对所述动作价值函数与所述状态价值函数进行参数优化，以用于使得通过所述动作价值函数与所述状态价值函数进行动作决策的准确率提升，本发明实施例通过根据所述优化动作价值函数与所述优化状态价值函数，利用所述状态空间与所述动作空间对所述储能锂电池进行充放电控制，以用于提高对于不同充放电状态、电池容量及电池老化程度下的电池的充放电控制的适应性。因此，本发明实施例提出的一种新能源储能锂电池控制系统及控制方法，可以提高对于不同充放电状态、电池容量及电池老化程度下的电池的充放电控制的适应性。